[논문 리뷰] WiSPA: A new approach for dealing with widespread parasitism

Benjamin Drinkwater, Angela Qiao외 1명|eCite Digital Repository (University of Tasmania)|2016. 03. 30.

Evolution and Genetic Dynamics참고 문헌 42인용 수 4

한 줄 요약

WiSPA는 포유류-Enterobius 시스템에서 이전에 해결되지 않았던 공진화 역사 추론을 위해 널리 퍼진 기생충의 전파를 모델링할 수 있도록 새로운 진화 이벤트인 'spread'를 추가한 새로운 계산 프레임워크를 제안한다. 이는 합성 및 생물학적 데이터셋에서 기존 방법에 비해 유의미하게 향상된 일치도를 달성하며, 특히 영장류-Enterobius 시스템에 대해 처음으로 통계적으로 유의미한 공진화 가설을 제공한다.

ABSTRACT

Traditionally, studies of coevolving systems have considered cases where a parasite may inhabit only a single host. The case where a parasite may infect many hosts, widespread parasitism, has until recently gained little traction. This is due in part to the computational complexity involved in reconstructing the coevolutionary histories where parasites may infect only a single host, which is NP-Hard. Allowing parasites to inhabit more than one host has been seen to only further compound this computationally intractable problem. Recently however, well-established algorithms for estimating the problem instance where a parasite may infect only a single host have been extended to handle widespread parasites. Although this has offered significant progress, it has been noted that these algorithms poorly handle parasites that inhabit phylogenetically distant hosts. In this work we extend these previous algorithms to handle cases where parasites inhabit phylogenetically distant hosts using an additional evolutionary event which we call spread. Our new framework is shown to infer significantly more congruent coevolutionary histories compared to existing methods over both synthetic and biological data sets. We then apply the newly proposed algorithm, which we call WiSPA (WideSpread Parasitism Analyser), to the well studied coevolutionary system of Primates and Enterobius (pinworms), where existing methods have been unable to reconcile the widespread parasitism present without permitting additional divergence events. Using WiSPA and the new biological event, spread, we provide the first statistically significant coevolutionary hypothesis for this system.

연구 동기 및 목표

• 널리 퍼진 기생충의 전파를 모델링하는 데 있어 계산적 및 생물학적 과제를 해결하기 위해.
• 기존 공진화 나무 재편 방법이 널리 퍼진 기생충의 전파를 과도한 분화 이벤트 없이 재편하지 못하는 한계를 극복하기 위해.
• 진화적 거리가 먼 숙주에 기생충이 확산되는 과정을 포괄하는 새로운 진화 이벤트인 'spread'를 개발하기 위해.
• 시간 정보가 있는 경우 다항식 시간 복잡도 솔루션을 제공하고, 시간 제약이 없는 경우 메타휴리스틱 프레임워크를 제공하기 위해.
• 합성 및 실제 데이터를 바탕으로 모델을 검증하며, 특히 영장류-Enterobius 공진화 시스템에 초점을 맞추기 위해.

제안 방법

• 기존의 공진화 나무 재편 알고리즘을 확장하여, 'spread' 이벤트를 비용 최소화 프레임워크 내에 통합한다.
• 숙주 나무의 시간 정보가 제공되는 경우 다항식 시간 알고리즘을 사용하고, 그렇지 않은 경우 메타휴리스틱 접근법을 적용한다.
• 재구성된 맵에서 공진화 신호의 통계적 유의미성을 평가하기 위해 윌슨 점수 간격을 사용한다.
• 틀래글램 시각화와 이벤트 비용 최적화를 활용하여 숙주와 기생충 나무 간의 일치도를 평가한다.
• 합성 및 생물학적 데이터셋을 사용하여 Jane 및 CoRe-PA와 같은 최첨단 도구와의 성능을 비교 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 새로운 진화 이벤트인 'spread'는 널리 퍼진 기생충의 전파를 포함하는 시스템에서 공진화 나무 재편의 정확도를 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 'spread' 이벤트의 포함이 기존 모델보다 더 생물학적으로 타당하고 일치도가 높은 공진화 역사 추론을 가능하게 하는가?
• RQ3 WiSPA는 이전에 기존 방법으로는 해결되지 않았던 영장류-Enterobius 시스템에 대해 통계적으로 유의미한 공진화 가설을 제공할 수 있는가?
• RQ4 WiSPA의 성능은 Jane 및 CoRe-PA와 같은 최첨단 도구와 비교해 일치도 및 정확도 측면에서 어떻게 나타나는가?
• RQ5 기존의 과도한 분화 또는 손실 이벤트를 줄이기 위해 'spread' 이벤트가 기여하는가?

주요 결과

• WiSPA는 'spread' 이벤트를 통합함으로써 기존 모델 대비 55퍼센트 이상의 정확도 향상을 달성한다.
• 기존 모델이 과도한 분화 이벤트 없이도 영장류-Enterobius 시스템의 널리 퍼진 기생충 전파를 성공적으로 복원한다.
• 영장류-Enterobius 시스템에서 WiSPA는 spread 비용이 1일 경우 95퍼센트 신뢰구간 (0.028, 0.045)과 비용이 2일 경우 (0.044, 0.069)를 기반으로 통계적으로 유의미한 공진화 가설을 제공한다.
• WiSPA 결과의 신뢰구간은 내부 노드가 네 개인 완벽하게 일치한 틀래글램의 것보다 높아, 공진화에 대한 강력한 통계적 지지를 나타낸다.
• WiSPA는 테스트된 유일한 방법으로 영장류-Enterobius 하위계열에서 널리 퍼진 솔루션을 복원하면서도 통계적 유의미성을 유지한다.
• Xscape 도구보다 점점 더 효율적이며, Jane 1 및 TreeMap의 Jungle 모델보다 훨씬 빠르지만, 최신 Jane 버전에는 약 10배 정도 느리다.